Hive-XML语言解析函数xpath_string()

1、xpath_string()
语法: xpath_string(string xmlstr,string xpath_expression)
返回值: string
说明: 默认情况下,从 xml 字符串中返回第一个匹配到的表达式节点的值。

hive> SELECT xpath_string ('<a><b>b1</b><b>b2</b></a>', '//b') FROM iteblog;
OK
b1
//指定返回匹配到哪一个节点
hive> SELECT xpath_string ('<a><b>b1</b><b>b2</b></a>', '//b[2]') FROM iteblog;
OK
b2

2、xpath()
语法: xpath(string xmlstr,string xpath_expression)
返回值: array
说明: 从 xml 字符串中返回匹配到表达式的结果数组。

//获取 xml 字符串中 a/b/节点的值
hive> select xpath('<a><b>b1</b><b>b2</b><c>c1</c></a>','a/b/text()') from iteblog;
OK
["b1","b2"]
//获取 xml 字符串中所有名为 id 的属性值
hive> select xpath('<a><b id="foo">b1</b><b id="bar">b2</b></a>','//@id') from iteblog;
OK
["foo","bar"]

//xpath_string 只返回获取 xml 字符串中第一个名为 id 的属性值
hive> select xpath_string ('<a><b id="foo">b1</b><b id="bar">b2</b></a>','//@id') from iteblog;
OK
"foo"

实际案例

--取报文数据
drop table if exists database_name.temp_table_20210630_zt;
create table database_name.temp_table_20210630_zt as
select
xpath_string(a.OUTPUT,'/Application/credit/@productCode') prod_cd, --产品编码
a.round_par,
to_date(a.irst_dt) appl_date, --申请时间
xpath_string(a.OUTPUT,'/Application/@id_credit') appl_no,--申请单号
xpath_string(a.OUTPUT,'/Application/BrMApply/@d7_id_nbank_orgnum') d7_id_nbank_orgnum, 
xpath_string(a.OUTPUT,'/Application/PythonModel/@d385Score') as d385Score,
xpath_string(a.OUTPUT,'/Application/PythonModel/@d386Score') as d386Score
from database_namexx.table_name_blaze_vect a
where xpath_string(a.OUTPUT,'/Application/credit/@productCode') = '5008'
and a.round_par = '2c'
and a.bdpms_etl >= '20210601'

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参考原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43215250/article/details/88416773

<think>好的,用户问的是Hive XML解析。首先,我得确认Hive本身是否支持XML解析。根据我的知识,Hive原生并不直接支持XML处理,这点需要先明确告诉用户。然后,用户可能需要解析XML数据,所以得提供解决方案。常见的办法包括使用自定义UDF或者SerDe。 接下来,我需要分步骤解释这些方法。首先是自定义UDF,可能需要用Java或其他语言编写,利用XML解析库如DOM或SAX。这里要给出一个简单的例子,比如如何提取某个节点的值,并说明如何在Hive中注册和使用这个UDF。 然后是SerDe的方法,虽然可能不太常见,但可以提到HiveXML SerDe,比如第三方库如hive-xml-serde。需要指出配置复杂性和可能的性能问题,特别是处理大文件时。 另外,用户可能需要预处理数据,比如将XML转为JSON再处理,或者用XPath表达式。这里可以举一个XPath的例子,比如使用xpath_string函数,但得说明需要Hive的哪个版本或是否依赖额外配置。 还要考虑性能优化方面,XML解析通常较慢,特别是在大数据环境下,所以得提醒用户注意效率,可能建议预处理或使用其他格式。 最后,总结这些方法的优缺点,帮助用户根据实际情况选择。例如,UDF灵活但需要编码,SerDe可能配置麻烦,预处理需要额外步骤等。确保回答结构清晰,逐步引导用户解决问题,同时保持真实可靠。</think>Hive XML解析的实现方法与注意事项: 1. **Hive原生支持的局限性** Hive本身不提供内置的XML解析功能,但可以通过以下方法实现XML处理: 2. **常用解决方案** ▫️ **方法1:自定义UDF(用户定义函数)** ```java // 示例:使用Java XML解析库(如DOM)编写UDF public class XmlParser extends UDF { public String evaluate(String xmlStr, String xpathExpr) { // 使用XPath解析XML内容 return XPathFactory.newInstance().newXPath().evaluate(xpathExpr, new InputSource(new StringReader(xmlStr))); } } ``` - 注册UDF:`CREATE TEMPORARY FUNCTION xml_parse AS 'com.example.XmlParser'` - 使用示例:`SELECT xml_parse(xml_column, '/root/element') FROM table` ▫️ **方法2:XML SerDe(序列化/反序列化工具)** 使用第三方库如`hive-xml-serde`: ```sql CREATE EXTERNAL TABLE xml_table ( id STRING, value STRING ) ROW FORMAT SERDE 'com.ibm.spss.hive.serde2.xml.XmlSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( "column.xpath.id"="/root/id/text()", "column.xpath.value"="/root/value/text()" ) LOCATION '/xml_data/'; ``` 3. **XPath表达式处理** 使用`xpath`系列函数(需要Hive 2.0+并添加相关依赖): ```sql SELECT xpath_string('<root><a>123</a></root>', '/root/a') -- 输出123 ``` 4. **预处理转换方案** ▫️ 使用MapReduce/Spark作业将XML转换为JSON ▫️ 通过Python脚本预处理(适合小数据量): ```python import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse('input.xml') root = tree.getroot() # 转换为Hive可识别的分隔符格式 ``` 5. **性能优化建议** - 避免直接处理大型XML文件(建议拆分文件) - 优先使用SAX解析器而非DOM(内存效率更高) - 设置合理的MapReduce任务数:`SET mapred.max.split.size=67108864;` 6. **常见问题处理** ▫️ 命名空间问题处理: ```sql xpath_string(xml, '/*[local-name()="root"]/*[local-name()="element"]') ``` ▫️ 多值节点处理: ```sql xpath('<root><a>1</a><a>2</a></root>', '/root/a/text()') -- 返回数组[1,2] ``` 7. **推荐工具组合** 对于复杂XML处理场景,建议组合使用: ```mermaid graph LR A[原始XML文件] --> B{处理方式} B -->|简单结构| C[Hive UDF] B -->|复杂结构| D[Spark XML库] B -->|流式处理| E[Flink XML解析] ``` 8. **版本兼容性注意** - Hive 3.x+ 对XML处理有更好的支持 - 需要确保Hadoop集群已安装XML解析相关依赖库 - 推荐使用Maven管理依赖: ```xml <dependency> <groupId>com.jamesmurty.utils</groupId> <artifactId>java-xmlbuilder</artifactId> <version>1.2</version> </dependency> ``` 实际应用中建议根据数据规模选择方案,小数据量优先使用UDF,大数据量推荐使用Spark XML库处理后再导入Hive
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